Als «mathematical-statistics» getaggte Fragen

Mathematische Theorie der Statistik, die sich mit formalen Definitionen und allgemeinen Ergebnissen befasst.

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Wenn
Ich habe eine Variable , von der ich weiß, dass sie eine endliche Varianz hat (und daher auch einen endlichen Mittelwert). Stimmt es immer, dass seine Varianz nach der Skalierung mit endlich bleibt ?XXX0≤Y≤10≤Y≤10 \le Y \le 1 Beachten Sie, dass und nicht unbedingt unabhängig sind.XXXYYY Edit: Ich glaube, der …
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Zerlegung der durchschnittlichen quadratischen Verzerrung (in Elemente des statistischen Lernens)
Ich kann nicht herausfinden, wie die Formel 7.14 auf Seite 224 von Die Elemente des statistischen Lernens abgeleitet wird. Kann mir jemand helfen, es herauszufinden? Average squared bias=Average[model bias]2+Average[estimation bias]2Average squared bias=Average[model bias]2+Average[estimation bias]2\textrm{Average squared bias} = \textrm{Average}[\textrm{model bias}]^2 + \textrm{Average}[\textrm{estimation bias}]^2
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Bibliographie für lineare Modelle
Meine Hauptfrage: Welche Bibliographie würden Sie für die Theorie linearer Modelle empfehlen? Ich denke darüber nach, Flugzeugantworten auf komplexe Fragen zu erhalten: die Theorie der linearen Modelle von Ronald Christensen. Hat es hier jemals jemand gelesen? Was sind die Vor- und Nachteile des Buches? Ist die Briefgröße angemessen? Das mag …
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Verteilung einer quadratischen Form, nicht zentrale Chi-Quadrat-Verteilung
Definition . Angenommen, y∼N(μ,In×n)y∼N(μ,In×n)\mathbf{y} \sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu}, I_{n \times n}) . Dann ist w=yTy=∥y∥2∼χ2n(θ=∥μ∥2/2=μTμ/2),w=yTy=‖y‖2∼χn2(θ=‖μ‖2/2=μTμ/2),w = \mathbf{y}^{T}\mathbf{y} = \|\mathbf{y}\|^2 \sim \chi^{2}_{n}\left(\theta = \|\boldsymbol{\mu}\|^2/2 =\boldsymbol{\mu}^{T}\boldsymbol{\mu}/2 \right)\text{,} dh die χ2χ2\chi^2 Verteilung mit nnn Graden von Freiheits- und Nichtzentralitätsparameter θθ\theta . Ich versuche, (am allerwenigsten) findet einen Beweis des folgenden Satzes: Satz . Angenommen, ΣΣ\Sigma …
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